論文の概要: Unrecognizable Yet Identifiable: Image Distortion with Preserved Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15048v2
• Date: Wed, 28 Aug 2024 09:42:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 21:09:20.891546
• Title: Unrecognizable Yet Identifiable: Image Distortion with Preserved Embeddings
• Title（参考訳）: 認識できないが識別できない:保存埋め込みによる画像歪み
• Authors: Dmytro Zakharov, Oleksandr Kuznetsov, Emanuele Frontoni,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークモデルによる顔画像の識別性を保ちながら,目に対して認識不能な顔画像を描画する,革新的な画像変換手法を提案する。 提案手法は、様々な人工知能アプリケーションにおいて、視覚データを歪曲し、派生した特徴を近接に保つために使用することができる。 同一の認識精度を維持しつつ、画像内容が70%以上変化する歪みを構築することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.338328674283062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biometric authentication systems play a crucial role in modern security systems. However, maintaining the balance of privacy and integrity of stored biometrics derivative data while achieving high recognition accuracy is often challenging. Addressing this issue, we introduce an innovative image transformation technique that effectively renders facial images unrecognizable to the eye while maintaining their identifiability by neural network models, which allows the distorted photo version to be stored for further verification. While initially intended for biometrics systems, the proposed methodology can be used in various artificial intelligence applications to distort the visual data and keep the derived features close. By experimenting with widely used datasets LFW and MNIST, we show that it is possible to build the distortion that changes the image content by more than 70% while maintaining the same recognition accuracy. We compare our method with previously state-of-the-art approaches. We publically release the source code.
• Abstract（参考訳）: 生体認証システムは、現代のセキュリティシステムにおいて重要な役割を果たす。 しかし、高い認識精度を達成しつつ、プライバシのバランスと保存されたバイオメトリックスのデータの整合性を維持することは、しばしば困難である。 この問題に対処するために、ニューラルネットワークモデルによる識別性を保ちながら、視覚に認識不能な顔画像を効果的にレンダリングする革新的な画像変換技術を導入し、歪んだ写真バージョンをさらなる検証のために保存する。 当初はバイオメトリックスシステムを目的としていたが、提案手法は様々な人工知能アプリケーションで視覚データを歪め、派生した特徴を近接に保つために使用することができる。 広く使われているLFWとMNISTを用いて実験することにより、画像内容が70%以上変化する歪みを、同一の認識精度を維持しながら構築できることが示される。 我々は,従来の最先端手法と比較した。 ソースコードを公開しています。

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